复旦团队在2026国际具身智能技能大赛获多项佳绩
复旦大学可信具身智能研究院与上海新智具身智能科技有限公司联合团队在2026国际具身智能技能大赛质检检测赛项夺冠,学生团队与国地中心合作使用灵龙H轮臂机器人和灵龙L双足机器人在上下料搬运、消防灭火、精密装配三个赛项取得两项冠军、一项季军和一项第四名。消防灭火赛项中灵龙L双足机器人无需人工介入完成火情探测、灭火处置及撤离。
复旦大学可信具身智能研究院与上海新智具身智能科技有限公司联合团队在2026国际具身智能技能大赛质检检测赛项夺冠,学生团队与国地中心合作使用灵龙H轮臂机器人和灵龙L双足机器人在上下料搬运、消防灭火、精密装配三个赛项取得两项冠军、一项季军和一项第四名。消防灭火赛项中灵龙L双足机器人无需人工介入完成火情探测、灭火处置及撤离。
小米公布21自由度、1500点全掌触觉的仿生手,手掌重324克,由26个电机驱动,主打腱绳传动并加入5个直驱自由度。团队从小米汽车智能制造部中试中心16个工段、2579个标准作业程序中选出1827个,采集多角度视频与动作捕捉数据反推关节配置,并称仿真中17至21自由度区间的平均稳定抓握成功率比6至15自由度区间提升15%到38%,21之后增益明显放缓。
KAIST AI 与 Holiday Robotics 提出机器人中心点图(robot-centric pointmap),把 RGB-D 观测变换到机器人坐标系并保留 H×W 网格,逐元素加到 RGB token 上注入预训练 VLA。
红旗连锁在研发16个月后终止机器人无人售货系统研发,公告称系统暂未达到大规模商业化落地标准,转为24小时云值守业务。接近红旗的业内人士透露,夏季玻璃瓶冷饮结水珠后机器人拿不稳总摔碎,也无法稳定拿取复杂包装商品,货架过道窄、周围有顾客时更难作业。量子位探访的机器人零售仓中,机器人仅承担移动取货,取货约需20多秒,仍需人工值守补货和充电,多位从业者认为机器人零售仍处PoC阶段。
上海提出到2028年推动8000台人形机器人进工厂,江苏、深圳等地也推进真实场景实训与产线部署,上汽、宁德时代等企业已披露应用进展。已上岗案例多集中在电芯抓取上料、测试上下料、物料搬运拣选等可分解工序,如智元“能仔1号”在别克电池量产线作业效率约2秒一件,银河通用Galbot S1进入宁德时代产线承担搬运拣选。文章指出进厂仍要过稳定性、续航与成本核算几关,跨厂复制还需压缩技术适配和系统集成成本。
戴盟机器人与深圳海上世界文化艺术中心合作推出「具身造艺」特别现场,机器人艺术家以触觉熨染繁花色彩、以智能续写手艺,亮相山花奖作品展。活动于2026年10月30日至11月5日在深圳市海上世界文化艺术中心L2文献空间开放。
10月29日,深圳市机器人协会与国际先进技术应用推进中心(深圳)联合主办的第11期“FAIR plus × 国先 Demo Hub”产融对接活动落幕,6家新锐企业路演、20余家投资机构参与。
REEMAN 给出用 Ironhide 自主叉车对接现有缠绕机的改造思路:叉车负责取放托盘与仓库转运,缠绕机继续完成包装,需具备机器控制接口、状态反馈与安全联锁。其无线对接演示中取货对位偏差在 2 cm 内、转台放置偏差在 5 cm 内,演示流程约 6 分钟。另有一处湖北荆门工厂的 Ironhide 3.0 部署,两项应用相互独立,数据来自 REEMAN 应用材料,未独立验证。
REEMAN 智能托盘缠绕与搬运工作站通过外置无线通信模块,把 1.5 吨载荷的 Ironhide 自主叉车与转盘式缠绕机连成连续流程。模块可按设备控制器选用 I/O、RS485、Ethernet 或 CAN 接口,无线链路用 LoRa 或 Wi-Fi;演示中取货对齐偏差≤2 cm、放货偏差≤5 cm,缠绕与断膜自动完成,完整搬运包装流程约 6 分钟。
REEMAN 为安徽一家高端电子材料工厂的 Titan Mini 自主叉车定制货叉,使其可直接搬运客户现有的轮式移动物料罐车,无需额外托盘。该罐车连料约重 275 kg,Titan Mini 额定载荷最高 2,000 kg,单程点对点运输约 260 m,采用 LiDAR 激光 SLAM 导航,当前场地配置下完整作业循环约 4.5 分钟。
REEMAN Ironhide 3.0 自主叉车在湖北荆门电子材料工厂完成生产区取货、穿两扇电动门、缠绕包装机交接与仓库配送的集成流程,实际载荷约 1,300 公斤,额定载荷 1,500 公斤。客户报告每日约 75 次运输循环、单次任务约 6.5 分钟,载货路线约 270 米,并支持自动返回可移动充电站。叉车参考价约 9,900 美元,门与包装机集成需按现场控制器接口定制。
Auriga 是一个任务无关的智能体外壳,在 RoboDojo 零样本操作上以 57.7% 成功率(64.0 Score)排名第一,将同一模型相对参考外壳的成绩提升一倍以上。
推荐理由:该技术报告给出任务无关智能体外壳在零样本操作上的量化结果,并对比了场景随机化下学习策略的退化幅度。
总部位于巴黎的 Bleu Robotics 完成 500 万欧元 pre-seed 轮融资,由 Contrarian Ventures 和 OVNI Capital 联合领投,Kvanted、WEPA Ventures、Motier Ventures 及 Charlie Songhurst 参投,资金用于扩充团队并推广其软件方案。
大晓机器人联合南洋理工大学 S-Lab 发布世界模型 Mundo,可将 1 至 12 张真实场景图像重建为可探索、可物理交互的三维仿真环境。该模型内置物理属性,由 MuJoCo 计算物体在重力与接触约束下的运动,并支持导航、抓取放置等任务的训练数据生成与策略测试。团队已在酒店场景重建楼层与洗衣区域,用于服务机器人的导航与交互任务训练。
上海交通大学与上海创智学院等提出Value as Memory(VaM),把价值模型的近期预测序列作为任务进度记忆输入动作策略,并配合离线到在线的真机强化学习流程。在纸盒装配任务中,VaM连续自主运行4小时,任务成功率超过95%。消融显示,相比移除价值缓存的版本,最终任务成功率提升29.4%;在线RL方案在三个任务上的平均成功率提升32.8%,平均每个梯度步对应的真实世界时间成本降低57.8%。
大晓机器人联合南洋理工大学S-Lab发布面向具体环境构建的可交互世界模型Mundo,把3D场景重建、物理仿真与视频生成融为一体。系统用场景代码记录物体重量、质心和摩擦系数,由960Hz MuJoCo物理引擎计算运动与碰撞,再结合现场照片渲染画面;输入1到12张手机照片即可重建可推拉碰撞的3D空间。
ABB Robotics 推出首个端到端视觉物理 AI 方案,把 AI Robot Trainer 集成进 Fashion Inductor 模块,用于时尚与服装物流分拣。
AUBO协作机器人以力控、视觉与柔性部署覆盖码垛、装配、打磨、喷涂、检测、分拣六大工业场景。码垛工作站支持一键生成垛型、2小时部署、最高2.5m垛高与9箱/min节拍;装配工位节拍15秒、锁附成功率99.8%;新发布的G40智适应协作机器人已用于汽车金属结构件打磨,具备IP67防护与防爆设计。
斯帝尔用PolishX轴向柔性力控装置配合柔性打磨机器人打磨电池箱体焊疤,最小实际输出力可控至1N,力控精度±0.8N、响应小于10ms,并借变位机实现多区域自主打磨与自主换刀。实测焊疤去除干净、R角及边缘过渡平滑,单件节拍不超过100s,一次合格率不低于90%。该方案面向汽车及新能源行业焊接箱体类工件,支持来料工艺验证。
中国科学院自动化研究所程龙团队提出触觉增强的抓取—插入全流程学习框架,在0.05毫米间隙下实现67%成功率,峰值接触力降低60%,论文被IROS 2026收录。该研究以帕西尼PX6AX GEN3多维触觉传感器为核心感知硬件,集成至七轴机械臂,覆盖五种几何形状与1、0.25、0.05毫米三档间隙。同等条件下无触觉的IL+RL方案成功率为52%,纯模仿学习方案为0。
临界点在智元创新日灵巧操作分论坛发布OmniGlove Pro数采手套并开启量产交付,主打以高精度EMF定位和全手触觉采集人手与真机对齐的“真机Ready”数据。
月泉仿生博文W-Bot 2.0轮式人形机器人在合肥国家电网配网带电运维中落地,独立完成电缆剥线全流程带电作业,该案例被人民日报新媒体《想不到的中国经济》栏目报道。方案采用绝缘斗臂车载式部署,搭载信手X-Hand M1灵巧手与7自由度仿人手臂,双臂负载20kg、整手提拉负载50kg,作业高度覆盖0–2.2米,底盘面积0.238㎡。
中国科学院自动化研究所程龙团队在 IROS 2026 发表研究,用触觉增强强化学习提升亚毫米级精密插入的成功率与稳定性。方案先用 Diffusion Policy 模仿学习抵达孔口,再用 SAC 强化学习完成插入,并通过触觉基线补偿和按扭矩分组的均衡采样处理真实触觉噪声。
中科慧灵宣布完成数亿元人民币A++轮融资,由知来投资、涌铧投资、茂天投资、元禾辰坤、国科科智、鲁宁投资等机构联合投资,资金用于产品量产交付、关键场景具身大脑技术研发迭代及市场拓展。
桌面机器人正成为具身智能厂商的新支线,乐天派以1799元推出双足桌面机器人,灵童念NIA-F01做人形手办陪伴机器人,大象机器人myCobot系列则以小型机械臂形态面向二次开发。这类产品复用手机与IoT供应链,成本低于全尺寸人形机器人,目前消费级卖点集中在情感陪伴,效率工具方案多需二次开发。
哥伦比亚大学李昀烛团队在IROS 2026介绍了开源柔性压阻式触觉传感器平台FlexiTac开源一年半后的进展,该传感器3分钟即可组装,可弯曲裁剪并包覆于手套、指尖或机器人皮肤。团队已将其集成进LeRobot,并改造UMI手持设备补上触觉记录,用于视觉-触觉同步数据采集与策略预训练。ADI正推进其商业化版本,触觉分辨率达到人类手指的五倍,基于半导体制造工艺量产。
推荐理由:从传感器设计、仿真标定到UMI数据采集,完整呈现了触觉感知规模化的技术路径。
伯牙智能创始人刘欣判断,模型可能比硬件更早触及能力拐点,届时限制机器人操作的将是身体而非大脑。伯牙首款灵巧手高山 S1 有 22 个自由度,采用绳驱为主、齿轮直驱加丝杠连杆为辅的混合驱动,并称是全球首家做绳驱+丝杠并联手腕构型的公司。团队还在开发内置 30 多种标准动作的「小脑」模型,由上层模型调用并实时反馈调整执行细节。
雷峰网在 IROS 2026 现场观察到,灵巧手演示已从简单抓取转向复杂接触、长时序和可变形物体操作,源升智能创始人杨思成提出落地需跨过三道门槛:系统能力均衡、长期稳定工作、以及高质量操作数据的获取。
临界点在智元创新日灵巧操作分论坛上连线卧龙希尔工厂,展示机械臂加灵巧手的工业POC成果,连续完成含上下料、扫码、抓取螺丝枪、拧卸螺丝、按压按钮的72步流程,一期任务成功率达98%,单次作业8.5分钟,接近人工约8分钟,可连续运行8至12小时。
箸境在2026第六届Innovation Fair中欧跨境交流会上展出H1人形机器人“小箸”及多场景落地方案,现场演示写汉字“福”,展示手臂运动控制与力控精细操作能力。公司希望对接欧洲机器人厂商、自动化集成商与科研机构,探索工业生产、商用服务及高质量数据集共建合作,并计划联合生态伙伴构建海外具身生态、推动产品与方案协同出海。
TinyAstral 提出两阶段方法,先冻结开放权重教师模型,通过递归自我改进(RSI)让前沿 LLM 智能体读取教师轨迹并提出 harness 修改,每次修改须通过配对统计检验才被接受,再冻结最终 harness 并蒸馏出小型学生模型。
箸境在2026第六届Innovation Fair中欧跨境交流会上展出H1人形机器人“小箸”及多场景落地方案,现场演示写汉字“福”,展示手臂运动控制与力控精细操作能力。公司希望对接欧洲机器人厂商、自动化集成商与科研机构,探索工业生产、商用服务及高质量数据集共建合作,并计划联合生态伙伴构建海外具身生态、推动产品与方案协同出海。
Sharpa在IROS 2026发布三款全自研新品:带全身电子皮肤的人形机器人D01、集成21个主动自由度的全掌触觉灵巧手W02,以及用22个编码器捕捉手部动作并回传触觉反馈的外骨骼数据手套AE01。
若愚科技在2026智能机器人博览会首次独立参展,展出若愚九天机器人大脑及若愚揽月特种作业机器人、若愚摘星防爆灵巧手。展台1:1还原智能加注场景,由九天大脑统筹两条机械臂完成全流程自主加油演示,吉利缤越与正星油机作为联名作业载体。公司此前刚完成Pre-A轮融资,正以“大脑+硬件”模式向油气、港口等高价值场景复制落地。
若愚科技在2026智能机器人博览会首次独立参展,用1:1还原的智能加注场景演示若愚揽月特种作业机器人双臂协同、由若愚九天机器人大脑统筹完成全流程自主加油。展台同期集齐若愚揽月、若愚摘星防爆灵巧手与九天大脑,形成“大脑+硬件”产品闭环。参展前不久公司刚完成Pre-A轮融资,油气、港口等高价值场景正在复制同一落地范式。
RoboScience 机器科学创始人邵林在 2026 世界物理 AI 大会暨宇树合作伙伴生态大会上发表演讲,介绍从 ICRA 2025 最佳论文 D(R,O) Grasp 到 T(R,O) Grasp 系列、再到 FingerEye 视触觉框架的跨本体灵巧操作技术路径。
智元正式发布安规级重载具身机器人精灵G2 Max,并已在京东物流智狼仓的入库搬运环节应用。该机器人单臂负载20kg、双臂峰值负载50kg,手臂重复定位精度≤±0.5mm,每小时可拆垛80箱、码垛75箱,整体作业成功率超99%。智狼仓是京东物流自研的货到人机器人仓,G2 Max负责其入库环节的料箱码放作业。
RoboArchitect 让编码模型观察机器人 rollout、诊断失败并迭代修改冻结策略外围的智能体框架,在不更新任何模型权重的情况下把未见场景平均成功率从 9.7% 提升到 43.3%(4.5 倍),未见任务从 12.7% 提升到 40.2%(3.2 倍)。
推荐理由:在冻结策略外自动演化控制代码与持久记忆,为不微调权重提升操作成功率提供可迁移思路。
PNP Robotics 展示了一款主动自由度超过20的灵巧手,可完成阀门旋转等富接触操作任务。其充足驱动关节使五指能与弯曲阀轮全面贴合,旋转中动态调整抓握姿态以适应不同尺寸阀门,集成触觉传感可精确调节接触力以避免打滑或卡死。该公司提供面向高自由度灵巧手的完整研究套件,支持连续接触操作算法验证。
CMU 机器人研究所团队提出 Wiggle and Go 系统,让机器人先短暂抖动绳索或线缆,用俯拍摄像头记录波动传播,再由计算机视觉算法跟踪运动并估计其物理属性,据此规划后续动作,无需先反复试错。该模型完全在仿真中训练,再借助真实绳索抖动时的运动估计属性以提升实机预测精度。研究已被 2026 年机器人学习会议(CoRL)接收,下月在奥斯汀报告,部分由美国国家科学基金会资助。
推荐理由:该方法用一次抖动估计绳索物理属性,再据此规划动作,为柔性物体操作提供了可迁移的思路。